Visual Studio Code Portable 使用指南
2024-08-18 22:14:03作者:滑思眉Philip
1. 项目目录结构及介绍
基于Gareth Flowers的vscode-portable项目,这个开源解决方案允许你在任何地方以便携式方式运行Visual Studio Code。下面是对该项目典型目录结构的解析:
├── vscode # 核心编辑器文件夹,包含了VSCode的可执行文件及必要的库。
│ ├── resources # 包含应用资源如图标、本地化文件等。
│ ├── bin # 启动脚本或二进制文件所在位置。
│ └── ... # 其它支持文件和子目录。
├── User # 用户数据存放目录(在便携模式下,这里不会默认存在,会在首次运行时根据用户设置创建)。
│ ├── settings.json # 用户配置文件(如果是初次使用,在第一次运行后才会出现)。
│ └── ... # 其他用户数据和配置。
└── portable-settings.json # 可选,用于存储便携模式特定设置,若存在。
注意:User 目录的内容是用户特异性的,包括扩展、设置等,这些通常在非便携模式下位于用户的本地AppData路径中。
2. 项目的启动文件介绍
主启动文件
主要的启动机制通常不直接存在于项目的根目录下,而是位于 vscode/bin 目录内。在便携版中,启动过程依赖于携带的批处理文件或者可执行文件(取决于平台),例如 code.bat 或类似的脚本,它确保了环境变量正确指向便携版本的资源,保证编辑器可以在任意位置正确运行。
便携化启动说明
对于开发者或高级用户,可能需要调整启动脚本来适应特殊需求,比如指定不同的用户数据目录或是添加额外的命令行参数。
3. 项目的配置文件介绍
3.1 settings.json
虽然这个文件在初始阶段不直接存在于项目提供的文件中,但它是VS Code的核心配置所在。用户可以在这个文件中设置编辑器的各种选项,比如代码缩进大小、主题选择等。在初次运行VS Code便携版并进行个性化设置之后,该文件将自动生成于 User 目录下。
3.2 portable-settings.json (如果有)
这是一个特定于便携版的配置文件,它并非所有便携版VS Code实现都提供,但在某些定制版本中,可能会用来存储关于便携模式的配置信息,如默认的工作目录、附加的命令行参数等。请注意,这并不是VS Code自带的标准特性,具体实现依据不同便携化封装方案而定。
以上就是对Gareth Flowers的VS Code便携版项目的基本结构、启动文件以及配置文件的一个概览,理解这些可以帮助你更好地利用这个便携式开发环境。
登录后查看全文
热门项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
173
193
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
647
263
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
269
93
暂无简介
Dart
622
140
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
377
3.32 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.1 K
620
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
126
856
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1